摘要: 城市轨道交通施工具有高风险、高复杂度的特点, 安全管理对事故报告与交底文本的结构化与规范化提出更高要求。针对事故报告编制效率低、撰写周期长的问题, 提出一种基于大语言模型的结构化事故报告生成方法。以官方安全指南和事故调查报告为核心知识源, 构建覆盖“ 事故类型、事件经过、致因分析、后果分级、整改措施、引用条款” 的多字段语料体系。在模型层面, 采用LoRA 参数高效微调策略对LLaMA-3-8B-Instruct 等开源模型进行领域适配, 通过参数约束与模板化指令微调, 实现对报告结构和术语风格的可控生成。为提高法规一致性, 在模型提示中嵌入法定事故分级口径与标准条款编号, 确保生成内容的合规性与可追溯性。实验结果表明, 所提方案在事故等级判别与报告生成任务中均显著优于零样本基线, 通过结构化语料构建与参数高效微调的结合, 可有效提升大语言模型在城市轨道交通安全文书生成中的结构一致性、专业性与合规性, 为事故报告自动化编制和安全知识回流提供可复制的工程化路径。